[发明专利]基于LogitBoost的心脏疾病预后预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于LogitBoost的心脏疾病预后预测方法及装置，该方法包括：获取目标CCTA临床数据，从所述目标CCTA临床数据中确定出多个相关变量；基于多种分箱原理对所述多个相关变量进行分箱操作，得到每一所述相关变量对应的多个分箱后变量；计算每一所述相关变量对应的多个分箱后变量的变量信息增益，根据所有所述相关变量对应的变量信息增益，从所述多个相关变量中筛选出若干个目标相关变量；根据所述目标相关变量，以及所述目标CCTA临床数据，建立基于LogitBoost学习算法的LogitBoost预测模型。可见，本发明实现了更精准的心脏疾病预后预测效果，有助于提高预测的效率和精度，为后续的临床诊断和治疗提供帮助。

技术领域

本发明涉及疾病预后预测技术领域，尤其涉及一种基于LogitBoost的心脏疾病预后预测方法及装置。

背景技术

随着人民生活现代化程度的提高，对于身体健康特别是心脏健康的重视程度也日益增加，因此，针对心脏疾病患者的长期预后的预测显得额外重要。现有的预测方法中，操作人员如医师，无法对大量的CCTA（Coronary Computed Tomography Angiography，冠状动脉计算机断层扫描血管造影）数据中的变量进行有效的筛选，因此取得的预测效果不佳。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于LogitBoost的心脏疾病预后预测方法及装置，可以有效考虑到基于不同分箱原理对变量的分箱所造成的影响，并进一步基于分箱后变量的变量信息增益来筛选出高质量的目标变量，且结合LogitBoost学习算法，实现了更精准的心脏疾病预后预测效果，有助于提高预测的效率和精度，为后续的临床诊断和治疗提供帮助。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于LogitBoost的心脏疾病预后预测方法，所述方法包括：

获取目标CCTA临床数据，从所述目标CCTA临床数据中确定出多个相关变量；所述目标CCTA临床数据中包括有多个心脏疾病患者的CCTA临床数据；

基于多种分箱原理对所述多个相关变量进行分箱操作，得到每一所述相关变量对应的多个分箱后变量；

计算每一所述相关变量对应的多个分箱后变量的变量信息增益，根据所有所述相关变量对应的变量信息增益，从所述多个相关变量中筛选出若干个目标相关变量；

根据所述目标相关变量，以及所述目标CCTA临床数据，建立基于LogitBoost学习算法的LogitBoost预测模型；所述LogitBoost预测模型用于对目标心脏疾病患者进行心脏疾病预后预测。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

采用预测结果准确性分析方法，对所述LogitBoost预测模型的预测结果进行分析，得到所述LogitBoost预测模型的预测效果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述相关变量的类型包括计算机断层血管造影指标和/或临床变量。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述相关变量包括：全因死亡率、身体质量指数、血压、体表面积、冠状动脉钙质评分、对角线、糖尿病、糖尿病周围神经病变、射血分数、家族史、弗明汉原始风险评分、弗明汉风险评分、甘油三酯、糖化血红蛋白、高密度脂蛋白、缺血性脑卒中、左旋支、低密度脂蛋白、左主干、左室舒张末期、左室收缩末期、左室质量、主要心脏不良事件、改良杜克指数、数量、中间、钝缘支、外周动脉、外侧支、近端、右冠状动脉、节段、节段受累评分、呼吸急促、节段狭窄评分、短暂性缺血性卒中中的一种或多种。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于多种分箱原理对所述多个相关变量进行分箱操作，得到每一所述相关变量对应的多个分箱后变量，包括：